Soluciones de la IA para mejorar la atención ciudadana

Hoy en día, la inteligencia artificial es una herramienta funcional que se puede implementar para mejorar la gestión interna y externa dentro de los negocios.

Desde Kawaru Consulting se realizan proyectos relacionados con las soluciones digitales, especialmente para la atención al ciudadano, con el trasfondo de digitalizar ciertos procesos y facilitar las necesidades de los ciudadanos. Por este motivo, aplican una IA especializada en language model o Modelo de Lenguaje (LLM), que sirve para procesar y analizar texto desde el reconocimiento de palabras y gramática hasta comprender significados sobre el contexto que se utiliza el lenguaje.

6 soluciones de la inteligencia artificial de para la atención ciudadana

Asistencia al agente: Una LLM puede proporcionar asistencia en tiempo real a los agentes de call center, respondiendo preguntas sobre procedimientos, políticas, productos y otros aspectos relacionados con el servicio al cliente, lo que mejora la eficiencia en la resolución de problemas.

Respuestas a preguntas frecuentes: Una LLM personalizada puede responder automáticamente a las consultas más comunes de los clientes, utilizando una base de conocimiento previamente entrenada. Esto reduce la carga de trabajo de los agentes y agiliza la atención al cliente.

Generación de guiones de llamadas: Una LLM puede ayudar en la creación de guiones de llamadas para los agentes de call center. Analizando la naturaleza del problema o consulta del cliente, la LLM proporciona sugerencias sobre cómo manejar la llamada, qué preguntas hacer y qué información brindar, lo que mejora la calidad de las interacciones con los clientes.

Monitoreo y análisis de llamadas: Una LLM puede analizar en tiempo real o retrospectivamente transcripciones y grabaciones de llamadas. Al detectar palabras clave, emociones y patrones lingüísticos, se evalúa la calidad del servicio, se identifican áreas de mejora y se brinda retroalimentación a los agentes.

Identificación de llamadas problemáticas: Una LLM entrenada puede reconocer llamadas problemáticas, como clientes insatisfechos o situaciones de emergencia, y dirigirlas a los agentes más capacitados para manejarlas, priorizando adecuadamente estas situaciones.

Automatización de tareas de rutina: Una LLM puede realizar tareas de rutina, como verificar el estado de una solicitud, actualizar información del cliente o realizar acciones sencillas de servicio al cliente. Esto libera tiempo para los agentes, quienes pueden enfocarse en consultas más complejas y de mayor valor.

Kawaru Consulting trabaja con Dezzai, una empresa líder especializada en Inteligencia Artificial Semántica. Esta empresa está considerada una de las más importantes sobre este campo en España y Europa. Lo que consiguen es estructurar y transformar los datos (texto de cualquier tipo, vídeo o imagen 2D/3D) en información de valor para ayudar a tener una toma de decisiones más objetiva.

Ventajas de usar la propuesta de Dezzai como herramienta de trabajo

Especialización y entrenamiento en dominio específico: La tecnología permite diseñar y entrenar una LLM específicamente para un dominio de conocimiento, lo que le brinda un nivel más profundo y especializado en ese campo. Esto resulta en respuestas más precisas y relevantes dentro de ese dominio en particular.

Adaptabilidad: Al ser personalizada, una LLM puede adaptarse a las necesidades y requisitos específicos de un usuario u organización. Puede ser entrenada con datos propios, incluyendo terminología especializada o jerga del dominio, lo que mejora su capacidad para comprender y generar contenido relevante en ese contexto.

Control y seguridad: Al entrenar y alojar el modelo de LLM en la organización, se obtiene un mayor control sobre el modelo y los datos utilizados para su entrenamiento. Esto es especialmente importante en escenarios que requieren medidas de seguridad y confidencialidad de la información. Al mantener los datos en un entorno controlado, se garantiza el cumplimiento de las regulaciones de privacidad y seguridad.

Menor coste: Utilizar un modelo personalizado puede resultar más rentable a medio y largo plazo en comparación con el uso continuo de tecnologías SAAS como ChatGPT. Si se utiliza el modelo de lenguaje con frecuencia y en grandes volúmenes, tenerlo en la propia infraestructura ayuda a reducir costos en comparación con el uso recurrente de servicios externos.

Finalmente, hay que ser conscientes que cada día el uso de este tipo de tecnologías es y será más accesible. Por eso, es muy importante familiarizarse con este tipo de herramientas para llegar a una digitalización más óptima sobre el trabajo y conseguir más rentabilidad en todos los aspectos.